Analyse prédictive des prix de location Airbnb

1. Contexte du projet

Dans un marché immobilier de plus en plus compétitif, comprendre les facteurs qui influencent le prix des locations à court terme est devenu essentiel tant pour les propriétaires que pour les plateformes comme Airbnb.

Objectifs principaux :

• Comprendre les variables qui influencent significativement le prix des locations
• Quantifier l'impact des différentes caractéristiques (localisation, type de propriété, aménités, etc.)
• Développer un modèle capable de prédire avec précision le prix d'une location en fonction de ses attributs

Cette analyse s'appuie sur un jeu de données contenant des informations détaillées sur 15 601 propriétés (22 235 originellement) Airbnb.

2. Description des données d'entraînement

2.1 Source et structure des données

Le jeu de données utilisé provient du projet d'Analyse de données d'année 3 ESILV semestre 2. Après nettoyage, nous disposons de 15 601 propriétés avec 21 variables pertinentes pour notre analyse prédictive.

Ces variables peuvent être regroupées en plusieurs catégories fonctionnelles reflétant différents aspects des propriétés Airbnb :

Chiffres clés

• 15 601 propriétés après nettoyage
• 21 variables explicatives
• 7 catégories fonctionnelles
• Données couvrant plusieurs marchés urbains majeurs

Catégorie	Variables
Identifiants	id
Variable Cible	log_price
Caractéristiques physiques	property_type, room_type, accommodates, bedrooms, beds, bed_type, bathrooms, amenities
Localisation	city, neighbourhood, latitude, longitude
Règles et politiques	cancellation_policy, cleaning_fee, instant_bookable
Information sur l'hôte	host_since, host_identity_verified
Réputation	number_of_reviews, review_scores_rating

2.2 Nettoyage et prétraitement des données

Variables exclues

Nous avons délibérément exclu certaines variables de notre analyse :

• description : Influence potentiellement importante mais difficile à traiter efficacement
• first_review, host_has_profile_pic, host_response_rate, last_review, name, zipcode : Impact limité sur notre objectif de prédiction

Étapes de nettoyage

1. Sélection des 21 variables explicatives les plus pertinentes
2. Élimination des observations avec valeurs manquantes (15 601 propriétés conservées sur 22 235)
3. Standardisation des types de propriétés (regroupement des catégories rares en "Other")
4. Extraction du nombre d'aménités comme caractéristique additionnelle

3. Méthodologie d'analyse

3.1 Approche générale

Notre méthodologie suit une approche progressive, permettant d'explorer les données en profondeur avant de développer notre modèle prédictif :

1

Analyse exploratoire des données

Compréhension de la distribution des variables et identification des tendances générales

2

Prétraitement

Mapping, encodage

3

Analyse multivariée

Détection des interactions complexes entre variables

4

Modélisation prédictive

Développement et évaluation de modèles quantitatifs

3.2 Outils et techniques utilisés

Manipulation des données

• Pandas : Traitement et nettoyage des données
• NumPy : Calculs numériques avancés

Visualisation

• Matplotlib : Visualisations personnalisées
• Seaborn : Graphiques statistiques avancés

Modélisation

• Scikit-learn : Algorithmes de régression et métriques d'évaluation

4. Analyse exploratoire des données d'entraînement

4.1 Analyse de la distribution des prix

Comparaison des distributions : l'intérêt de la transformation logarithmique

Figure 1: La distribution des prix bruts présente une forte asymétrie positive (coefficient de 4.02) avec une longue queue à droite, rendant difficile l'application de modèles paramétriques.

Figure 2: La transformation logarithmique produit une distribution quasi-normale (asymétrie réduite à 0.36), bien plus adaptée à la modélisation statistique.

Statistiques descriptives et observations clés

Statistique	log_price	price ($)
Moyenne	4.7685	149.29
Médiane	4.7449	115.00
Écart-type	0.6586	130.96
Minimum	2.3026	10.00
25ème percentile	4.3175	75.00
75ème percentile	5.1874	179.00
Maximum	7.6004	1999.00
Asymétrie	0.3618	4.02
Aplatissement	0.4388	28.06

Distorsion des prix bruts

• Écart important entre moyenne ($149) et médiane ($115), confirmant l'asymétrie
• Aplatissement très élevé (28.06) indiquant de nombreuses valeurs extrêmes
• Rapport max/min de 200:1 (prix entre $10 et $1999)

Bénéfices de la transformation logarithmique

• Normalisation significative de la distribution (asymétrie réduite de 91%)
• Écart minimal entre moyenne et médiane (0.0236)
• Réduction drastique de l'aplatissement (de 28.06 à 0.44)
• Meilleure adéquation aux hypothèses des modèles paramétriques

Analyse de la normalité par QQ-Plots

Figure 3: Le QQ-plot des prix bruts montre une forte déviation par rapport à la distribution normale théorique, particulièrement pour les valeurs élevées.

Figure 4: Le QQ-plot de log_price révèle une bien meilleure adéquation à la normalité, les points suivant plus fidèlement la ligne diagonale de référence.

Implications pour la modélisation

L'analyse de la distribution des prix nous conduit à plusieurs conclusions importantes pour notre approche de modélisation :

1. Utilisation systématique de log_price comme variable cible dans nos modèles prédictifs, en raison de ses propriétés statistiques nettement supérieures
2. Meilleure adéquation aux techniques paramétriques comme la régression linéaire, qui présupposent une distribution normale des résidus
3. Interprétation plus intuitive des coefficients en termes de variations relatives plutôt qu'absolues, permettant une meilleure généralisation à travers différentes gammes de prix
4. Réduction de l'influence des valeurs aberrantes sur les performances du modèle, grâce à la compression des extrémités de la distribution

Cette transformation logarithmique constitue donc une étape fondamentale du prétraitement de nos données, permettant d'améliorer significativement les performances et la robustesse de nos modèles prédictifs.

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4.2 Analyse des caractéristiques physiques des propriétés

4.2.1 Profil des hébergements et leur impact sur les prix

Cette section examine comment les attributs physiques des logements influencent leur prix sur Airbnb. Nous analysons d'abord les types de propriété, puis l'impact des aménités, avant de synthétiser ces relations dans une matrice de corrélation.

Types de propriétés : domination des appartements urbains

Les appartements représentent 65% des annonces Airbnb, suivis des maisons (21%), reflétant le caractère urbain du marché.

Les lofts ($139) et condominiums ($133) commandent les prix les plus élevés, incarnant le segment premium du marché.

Modes d'occupation : l'importance du logement entier

58% des annonces concernent des logements entiers, contre 39% pour les chambres privées et seulement 3% pour les chambres partagées.

Les logements entiers sont près de deux fois plus chers ($153) que les chambres privées ($75), reflétant la prime pour l'intimité.

Types de lits : standardisation du marché

Les lits standards dominent à 95% du marché, les autres types étant marginaux et généralement associés à des logements de moindre standing.

Le prix médian des logements avec lits standards ($115) est significativement plus élevé que ceux avec des lits alternatifs (canapés, futons).

Les caractéristiques physiques démontrent une polarisation du marché Airbnb entre les logements entiers premium (appartements et lofts avec lits standards) et les options économiques (chambres privées/partagées). Le type de logement et le mode d'occupation apparaissent comme des facteurs déterminants du prix.

4.2.2 L'impact stratégique des aménités sur la valorisation

Des aménités courantes mais à faible impact

• Le Wi-Fi (93%), le chauffage (89%) et les essentiels (84%) sont présents dans la grande majorité des logements
• Ces aménités de base sont considérées comme standards plutôt que comme des facteurs de valorisation distinctive

Des aménités premium à fort impact

• La piscine (+35%), le jacuzzi (+28%) et l'accès au gymnase (+22%) justifient des primes significatives
• Ces aménités sont rares mais constituent de puissants différenciateurs

L'accumulation d'aménités premium: un puissant levier de prix

Le prix moyen augmente de $95 pour les logements sans aménité premium à $245 pour ceux qui en cumulent cinq, démontrant l'effet multiplicateur de la stratégie d'aménités haut de gamme.

L'analyse des aménités révèle une distinction claire entre les équipements de base (attendus mais sans effet premium) et les aménités de luxe (rares mais à fort impact sur le prix). Les hôtes peuvent ainsi optimiser leur rentabilité en investissant stratégiquement dans des aménités clés plutôt qu'en multipliant les équipements standards.

4.2.3 Synthèse des corrélations et facteurs déterminants

Cluster capacité: Les variables accommodates, bedrooms, beds et bathrooms sont fortement corrélées entre elles (r > 0.5) et avec le prix (r = 0.45-0.58), formant un groupe cohérent d'indicateurs de taille et de confort.

Cluster aménités: Le nombre d'aménités et le score premium sont modérément corrélés au prix (r = 0.16-0.36), mais leur impact combiné crée un effet multiplicateur significatif, particulièrement visible dans les segments supérieurs.

Prix relatif: Les mesures de prix par personne et par chambre présentent des corrélations distinctes, révélant des dynamiques de valorisation différentes selon le segment de marché.

Conclusion sur les déterminants physiques du prix

Notre analyse des caractéristiques physiques révèle que le prix d'un logement Airbnb est principalement déterminé par trois facteurs clés:

1. Capacité et confort: Le nombre de salles de bain (r=0.52) et la capacité d'accueil (r=0.49) sont les prédicteurs numériques les plus puissants du prix
2. Aménités premium: La présence d'équipements distinctifs comme piscine ou jacuzzi peut justifier une prime de prix allant jusqu'à 35%
3. Type d'occupation: Les logements entiers, particulièrement les lofts et condominiums, commandent une prime significative par rapport aux chambres privées

Ces facteurs constitueront les variables explicatives fondamentales dans notre modèle prédictif, permettant une estimation plus précise des prix selon les caractéristiques physiques des biens.

4.3 Analyse géographique et impact de la localisation

Influence géographique sur les prix

Cette section examine comment la situation géographique influence les prix des locations Airbnb, en analysant les variations entre villes, quartiers et coordonnées GPS précises. L'objectif est de quantifier l'impact de la localisation sur les tarifs et d'identifier les zones à forte valeur ajoutée.

Nous analysons successivement la hiérarchie urbaine (différences entre villes), la granularité des quartiers, et les patterns spatiaux révélés par les données géographiques précises.

4.3.1 Hiérarchie urbaine et disparités inter-villes

L'analyse des variations de prix entre les différentes villes révèle une hiérarchie urbaine marquée, reflétant les différences d'attractivité touristique, de coût de la vie et de densité urbaine.

La concentration urbaine se dessine clairement avec une dominance de certaines métropoles sur le marché Airbnb, reflétant leur attractivité touristique et leur densité de population.

Les écarts de prix substantiels entre villes révèlent l'impact déterminant de la localisation géographique sur la valorisation des biens.

4.3.2 Granularité des quartiers : l'ultra-localisation comme facteur de prix

Au-delà des différences entre villes, l'analyse des quartiers révèle une segmentation fine des prix à l'échelle ultra-locale. Chaque ville présente sa propre géographie des valeurs, avec des quartiers premium, des zones intermédiaires et des secteurs plus accessibles.

La concentration de l'offre dans certains quartiers révèle les zones privilégiées par les hôtes Airbnb, souvent corrélées avec l'accessibilité touristique et les infrastructures de transport.

Les écarts de prix entre quartiers d'une même ville peuvent être considérables, reflétant la réputation, l'accessibilité et le standing des différentes zones urbaines.

Identification des quartiers premium

Les quartiers premium se distinguent par une forte proportion de logements haut de gamme (>150% du prix médian). Ces zones constituent les points chauds du marché, où la localisation justifie des tarifs significativement supérieurs.

L'analyse des quartiers confirme que la micro-localisation est un déterminant crucial du prix. Même au sein d'une ville donnée, les écarts entre quartiers peuvent représenter des multiples de 2 à 4, démontrant l'importance de l'adresse précise dans la stratégie de pricing des hôtes.

4.3.3 Analyse spatiale par coordonnées GPS : patterns géographiques et zones de valeur

L'exploitation des coordonnées GPS précises permet une analyse spatiale fine, révélant les patterns géographiques de valorisation et les corridors de prix élevés au sein des espaces urbains.

La cartographie des prix révèle des clusters géographiques distincts, avec des zones de concentration des prix élevés (points chauds) et des corridors de valorisation suivant souvent les axes de transport et les zones centrales.

L'analyse spatiale urbaine détaillée montre la géographie fine des prix avec des gradients nets entre centre-ville premium et périphéries plus accessibles, reflétant l'accessibilité et l'attractivité des zones.

La heatmap de densité révèle les zones de forte concentration de l'offre Airbnb, généralement situées dans les centres urbains et les zones touristiques principales.

La cartographie thermique des prix identifie les zones de forte valorisation géographique, souvent distinctes des zones de forte densité, révélant la segmentation qualitative de l'espace urbain.

L'analyse spatiale par coordonnées GPS confirme l'existence de "zones de prix" distinctes au sein des villes, avec des patterns géographiques stables qui reflètent l'attractivité différentielle des espaces urbains. Cette géographie fine des prix constitue un outil précieux pour l'optimisation des stratégies de localisation et de pricing.

4.3.4 Synthèse des corrélations géographiques et variabilité urbaine

Les corrélations géographiques directes (latitude/longitude vs prix) peuvent paraître modestes au niveau global, mais cachent des patterns locaux significatifs révélés par l'analyse spatiale fine.

Caractéristiques moyennes par ville

Les profils urbains différenciés révèlent que chaque ville a ses propres caractéristiques d'offre (taille, capacité), influençant indirectement les structures de prix.

Variabilité des prix intra-urbaine

Le coefficient de variation des prix par ville révèle l'hétérogénéité interne de chaque marché urbain, certaines villes présentant une segmentation plus marquée que d'autres.

Conclusion sur l'impact géographique

Notre analyse géographique révèle une hiérarchisation complexe de l'espace dans la formation des prix Airbnb, organisée selon trois niveaux d'analyse :

1. Niveau macro (inter-villes) : Les différences entre villes constituent le premier facteur de segmentation, avec des écarts de prix médian pouvant atteindre des rapports de 1 à 3 selon l'attractivité et le positionnement économique des destinations
2. Niveau méso (quartiers) : Au sein de chaque ville, la micro-localisation génère des écarts substantiels, avec des quartiers premium justifiant des prix 2 à 4 fois supérieurs aux zones périphériques
3. Niveau micro (coordonnées GPS) : L'analyse spatiale fine révèle des patterns géographiques stables, avec des corridors de valorisation et des zones de prix homogènes qui reflètent l'accessibilité et l'attractivité locale

La localisation apparaît ainsi comme un déterminant fondamental du prix, avec un effet multiplicateur qui justifie l'intégration systématique des variables géographiques dans tout modèle prédictif de prix Airbnb.

4.4 Analyse de l'influence des hôtes et des avis

Impact de la réputation sur les prix

Cette section étudie comment l'expérience des hôtes et la qualité des évaluations impactent les tarifs des hébergements. Dans l'économie de partage, la confiance et la réputation jouent un rôle déterminant dans les décisions de réservation et donc dans la capacité de l'hôte à pratiquer des prix premium.

Nous analysons quatre dimensions clés de la réputation : l'expérience temporelle des hôtes, leur statut de vérification, le volume d'avis reçus, et la qualité des évaluations. Ces facteurs sont ensuite synthétisés dans un indice de réputation global.

4.4.1 L'expérience des hôtes : la prime à l'ancienneté

L'ancienneté sur la plateforme Airbnb constitue un signal de fiabilité et d'expertise dans l'accueil. Les hôtes expérimentés ont développé des savoir-faire opérationnels et bénéficient d'une crédibilité acquise qui peut justifier des tarifs supérieurs.

La répartition de l'expérience révèle une plateforme mature avec une base d'hôtes expérimentés, la médiane se situant autour de 3-4 ans d'ancienneté.

La corrélation positive entre ancienneté et prix suggère que l'expérience se traduit par une capacité à valoriser l'offre et à justifier des tarifs premium.

La dispersion des prix s'accroît avec l'expérience, les hôtes vétérans (6+ ans) affichant une gamme de prix plus étendue, signe d'une différenciation stratégique accrue.

Les hôtes vétérans pratiquent des prix médians significativement supérieurs aux nouveaux arrivants, démontrant l'effet cumulatif de l'expérience sur la valorisation.

L'analyse de l'ancienneté révèle un effet d'apprentissage progressif : les hôtes expérimentés développent des compétences tarifaires et opérationnelles qui leur permettent de justifier des prix premium tout en maintenant leur attractivité. Cette dynamique suggère l'existence d'une courbe d'expérience dans l'optimisation revenue des locations courte durée.

4.4.2 Vérification d'identité : la prime à la confiance

La vérification d'identité constitue un signal de confiance fondamental dans l'économie de partage. Ce processus volontaire de validation par Airbnb peut réduire l'asymétrie d'information et l'incertitude perçue par les voyageurs, justifiant potentiellement des tarifs supérieurs.

La proportion majoritaire d'hôtes vérifiés indique une adoption généralisée de cette pratique de sécurisation, devenant progressivement un standard du marché.

Les hôtes vérifiés pratiquent des prix médians légèrement supérieurs, suggérant que la confiance générée se traduit par une prime tarifaire modeste mais mesurable.

L'analyse de distribution confirme que la vérification d'identité génère un léger décalage vers le haut de la structure tarifaire, particulièrement visible dans les segments de prix moyens et élevés.

La vérification d'identité, bien que générant un impact tarifaire modeste, constitue désormais un prérequis concurrentiel plutôt qu'un différenciateur premium. Son absence peut pénaliser la tarification plus que sa présence ne la bonifie, illustrant l'évolution des standards de confiance sur la plateforme.

4.4.3 Volume d'avis : l'effet de crédibilité sociale

Le nombre d'avis reçus constitue un indicateur de l'activité historique et de la crédibilité sociale de l'hôte. Plus qu'un simple volume, il reflète l'expérience opérationnelle accumulée et la validation collective de la qualité du service.

La distribution asymétrique révèle une concentration d'hôtes avec peu d'avis et une minorité d'hôtes très actifs, caractéristique des plateformes d'économie de partage.

La corrélation positive entre volume d'avis et prix suggère que l'expérience accumulée et la preuve sociale permettent une valorisation tarifaire progressive.

La progression tarifaire selon le volume d'avis illustre l'effet d'accumulation de crédibilité : les hôtes avec de nombreux avis (50+) peuvent justifier des prix significativement supérieurs à ceux sans historique d'évaluations.

Le volume d'avis fonctionne comme un multiplicateur de confiance qui autorise une tarification premium. Cette dynamique crée un cercle vertueux où l'activité génère de la crédibilité, qui à son tour permet des prix plus élevés et donc une meilleure rentabilité.

4.4.4 Qualité des évaluations : l'excellence comme levier de prix

Les scores d'évaluation constituent l'indicateur le plus direct de la qualité perçue du service. Dans un marché où l'expérience client est déterminante, l'excellence des évaluations peut justifier des primes tarifaires substantielles.

La concentration des scores élevés (médiane >90) reflète la tendance positive des évaluations sur Airbnb, mais crée une compétition accrue pour l'excellence.

La corrélation positive entre scores et prix démontre que l'excellence évaluée se traduit directement par une capacité de tarification premium.

La dispersion croissante des prix avec la qualité des scores révèle que l'excellence ouvre l'accès à des segments tarifaires premium inaccessibles aux hôtes moins bien évalués.

Les logements excellents (95-100) commandent des primes substantielles par rapport aux évaluations moyennes, démontrant la valorisation directe de la qualité perçue.

La qualité des évaluations apparaît comme le levier de valorisation le plus puissant, créant une différenciation nette entre les segments de marché. L'excellence évaluée (scores 95+) constitue un véritable passeport pour la tarification premium, justifiant des écarts de prix significatifs.

4.4.5 Synthèse : indice de réputation et impact global

Pour capturer l'effet combiné de tous les facteurs de réputation, nous construisons un indice synthétique pondérant l'expérience (20%), la vérification (10%), le volume d'avis (40%) et la qualité des évaluations (30%). Cette approche multidimensionnelle révèle l'impact global de la réputation sur la tarification.

La distribution de l'indice révèle une segmentation naturelle du marché entre hôtes à faible, modérée et excellente réputation, chaque segment ayant ses propres dynamiques tarifaires.

La corrélation robuste entre l'indice de réputation et les prix confirme l'effet multiplicateur de la combinaison des facteurs de confiance sur la capacité de tarification.

La hiérarchisation claire des prix selon les niveaux de réputation démontre l'existence de segments de marché distincts, avec des écarts tarifaires substantiels entre réputation faible et excellente.

Les corrélations entre facteurs révèlent des synergies entre ancienneté, volume d'avis et qualité des évaluations, suggérant un effet d'accumulation de la réputation dans le temps.

L'analyse comparative révèle que la qualité des évaluations et la réputation globale génèrent les impacts tarifaires les plus significatifs, tandis que la vérification a un effet plus modeste.

Conclusion sur l'impact de la réputation

Notre analyse de la réputation révèle un système complexe où la confiance se traduit directement en capacité de tarification premium, organisé selon quatre leviers principaux :

1. Excellence évaluée (impact majeur) : Les scores d'évaluation 95+ génèrent les primes tarifaires les plus substantielles, constituant le différenciateur concurrentiel le plus puissant
2. Volume d'avis (effet cumulatif) : L'accumulation de crédibilité sociale permet une valorisation progressive, avec un seuil critique autour de 50 avis pour accéder aux prix premium
3. Expérience temporelle (effet d'apprentissage) : L'ancienneté génère des compétences tarifaires et opérationnelles qui se traduisent par des prix médians croissants
4. Vérification d'identité (prérequis) : Désormais standard plutôt que différenciateur, son absence pénalise plus que sa présence ne valorise

L'indice de réputation combiné démontre un effet multiplicateur : les hôtes à excellente réputation (8-10/10) pratiquent des prix moyens 40-60% supérieurs à ceux à faible réputation (0-3/10), confirmant que la confiance constitue le principal levier de valorisation dans l'économie de partage.

6. Résultats et interprétation

6.1 Facteurs déterminants du prix

L’analyse des importances de variables issues du modèle d’ensemble (type Random Forest ou XGBoost) révèle les principaux facteurs influençant le logarithme du prix d’un logement. La performance globale du modèle, mesurée par la REMC (Racine de l'Erreur Moyenne Quadratique), est de 0.3587, ce qui indique une bonne précision prédictive sur les données testées.

Voici les variables les plus influentes, classées par importance décroissante :

• room_type_encoded (0.4016) : Variable la plus déterminante.
• bathrooms_numeric (0.1138) : Reflète le standing du logement.
• neighbourhood_encoded (0.0852) et city_encoded (0.0579) : Impact de la localisation.
• amenities_score (0.0602) : Niveau d’équipement global.
• host_experience_years (0.0547) : Expérience valorisée.
• reputation (0.0305) et review_scores_rating_numeric (0.0302) : Confiance client.
• couchages (0.0450) et accommodates_numeric (0.0290) : Capacité d’accueil.
• number_of_reviews_numeric (0.0248) : Effet de preuve sociale.
• bedrooms_numeric (0.0146) et beds_numeric (0.0080) : Confort global.

Les variables suivantes ont un impact beaucoup plus faible :
property_type_encoded (0.0139), cancellation_policy_encoded (0.0119), cleaning_fee_encoded (0.0060), instant_bookable_encoded (0.0056), host_identity_verified_encoded (0.0053), bed_type_encoded (0.0019).

Remarque : certaines variables comme cleaning_fee_encoded ou bed_type_encoded sont sans doute trop uniformes ou redondantes avec d’autres attributs pour avoir une contribution significative.

En résumé, ce sont les caractéristiques fonctionnelles du logement (type de chambre, salle de bain, capacité), sa localisation, ses équipements et l'expérience de l’hôte qui expliquent l’essentiel des variations de prix.

6.2 Performance du modèle prédictif et limites de l’étude

Interprétation de la performance

Le modèle Random Forest Regressor a obtenu une REMC de 0.3587 sur le jeu de test. Il capture bien les relations non linéaires et les interactions complexes entre variables, ce qui le rend plus performant que des modèles linéaires classiques.

• Capte les effets combinés, ex. localisation + type de chambre.
• Gère mieux les interactions invisibles dans les modèles linéaires.
• Bonne interprétabilité via les importances de variables.

Limites de l’analyse

• Encodage ordinal parfois discutable (préférer one-hot pour certains cas).
• Pas de variable temporelle : effets saisonniers ou chronologiques absents.
• Variables corrélées : certaines peuvent induire du bruit (ex : accommodates vs couchages).
• Évaluation unique : pas de validation croisée.
• Données exogènes manquantes : aucun contexte économique externe intégré.

Recommandations

• Ajouter des variables temporelles ou saisonnières.
• Utiliser un encodage one-hot ou embeddings pour les catégories.
• Évaluer les modèles avec une validation croisée.
• Tester d’autres modèles comme CatBoost ou LightGBM.

Conclusion : malgré quelques limites, le modèle Random Forest démontre une très bonne capacité prédictive et peut servir de base solide pour une mise en production ou une analyse avancée.